实验四 双变量资料的统计分析
实验五双变量资料的统计分析
一、某单位研究代乳粉营养价值时，用大白鼠做实验，得到大白鼠进食量（g）
和体重增加量(g)的数据如下：
8只大白鼠的进食量（g）和体重增加量（g）
鼠号 1 2 3 4 5 6 7 8 进食量X 800 780 720 867 690 787 934 750 体重增加量Y 185 158 130 180 134 167 186 133
1、此资料有无可疑的异常点？
2、求直线回归方程并对回归系数作假设检验。
3、试估计进食量为900克时，大白鼠的体重平均增加多少，计算其95%的可信
区间，并说明其含义。
4、求进食量为900克时，个体Y值的95%容许区间，并解释其意义。
二、10名20岁男青年身高与前臂长如下：
身高（cm） Y 170 173 160 155 173 188 178 183 180 165 前臂长（cm）
X 45 42 44 41 47 50 47 46 49 43
1、计算相关系数并对其进行假设检验。
2、计算总体相关系数的95%可信区间。
3、计算身高Y对前臂长X的回归方程及前臂长X对身高Y的回归方程，并分
别对两回归系数进行假设检验。
三、思考题及名词解释
1、相关系数与回归系数的联系和区别？
2、直线回归分析时怎样确定自变量和因变量？
3、剩余标准差的意义与用途？
4、某资料n=100，X与Y的相关系数r=0.2，查r界值表，得P<0.05，可否认为
X与Y 有较密切的相关关系？
5、直线相关与直线回归的区别及联系？
6、试总结从样本数据判断总体回归关系是否成立的统计方法有哪些？ ?
7、现有根据10对数
据算出的直线回归方程：Y?2.1?0.8X ，只有X和Y的
均数，标准差，而原始数据丢失时如何判断回归方程是否成立？
8、在应用直线回归方程进行预测时，为什么一般不主张外延？
9、相关系数回归系数剩余标准差
统计学实验报告
统计学数学实验报告 单因素方差分析 姓名 专业 学号
单因素方差分析 摘要统计学是关于数据的科学，它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的方法，统计研究的是来自各个领域的数据。单因素方差分析也是统计学分析的一种。单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。关键字单因素、方差、数据统计 方差分析（analysis of variance，ANOVA）就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。当方差分析中之涉及一个分类型自变量时称为单因素方差分析(one-way analysis of variance). 单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。例如要检验汽车市场销售汽车时汽车颜色对销售数据的影响，这里只涉及汽车颜色一个因素，因而属于单因素方差分析。 为了更好的理解单因素方差分析，下面举个例子来具体说明单因素方差所要解决的问题。从3个总体中各抽取容量不同的样本数据，结果如下表1所示。检验3个总体的均值之间是否有显著差异（α=0.01）P29210.1 样本1 样本2 样本3 158 153 169 148 142 158 161 156 180 154 149 169 如果要进行单因素方差分析时，就需要得到一些相关的数据结构，从而对那些数据结构进行分析，如下表2所示： 分析步骤 1.提出假设 与通常的统计推断问题一样，方差分析的任务也是先根据实际情况提出原假设H0与备择假设H1，然后寻找适当的检验统计量进行假设检验。本节将借用上面的实例来讨论单因素试验的方差分析问题。
统计分析综合实验报告
统 计 分 析 综 合 实 验 报 告 专业：班级： 姓名：学号： 规定题目
一．问题提出及分析目的 （一）问题提出 夏春同学打算毕业后去上海创办一家属于自己的投资咨询服务公司，以便利用在学校里学到的经济学知识，去为广大的货币市场从业人员提供必要的投资指导。为了能顺利地实现自己的创业计划，他着手编辑了一份投资信息简报、分发给一些投资商，希望这些人能提供各方面的建议，进而了解投资商们感兴趣的东西。（二）分析目的 （1）、对货币市场的交易规模和收益情况进行描述分析。 （2）在95%的置信水平下，对整个货币市场的投资规模、每周收益率和每月收益率进行区间估计，并作出解释。 （3）对周收益率和月收益率进行比较。 （4）资产规模大小对收益率影响是否显著？ 二．数据收集及录入
1.打开SPSS 应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据： 2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入） 三．数据分析 （一）描述性分析 1.在SPSS 中依次选取“分析”—“描述统计”—“描述”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框： 2.在描述性对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，选中“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”、“峰度”、“偏度”、“变量列表”选项：
（二）区间估计 1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“探索过程”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框： 2. .在“探索”对话框中点击右侧“统计量”，进入统计量设置对话框，设置均值置信区间为95%： （三）周月收益率分析 1.在SPSS中依次选取“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，将过去一周、一月的平均收益率选取转至右侧方框： 2. .在“配对样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
16种常用的数据分析方法汇总
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
数据的统计与分析综合测试题(含答案)
综合测试题 一、选择题： 1．为筹备班级的初中毕业联欢会，班长对全班学生爱吃哪几种水果作了民意调查，决定最终买什么水果，下面的调查数据中最值得关注的是（）. A.中位数 B.平均数 C.众数 D.加权平均数 2．为了了解某中学某班的睡眠情况，随机抽取该班10名学生，在一段时间里，每人平均每天的睡眠时间统计如下（单位：小时）：6，8，8，7，7，9，10，7，6，9，由此估计该班多数学生每天的睡眠时间为（） A.7小时 B.7.5小时 C.7.7小时 D.8小时 3．小明准备参加校运会的跳远比赛，下面是他近期六次跳远的成绩（单位：米）：3.6，3.8， 4.2，4.0，3.8，4.0，那么这组数据的（） A、众数是3.9米 B、中位数是3.8米 C、极差是0.6米 D、平均数是4.0米 4．小伟五次数学考试成绩分别为：86分、78分、80分、85分、92分，老师想了解小伟数学学习变化情况，则老师最关注小伟数学成绩的（） A、平均数 B、众数 C、中位数 D、方差 5．已知一组数据为：4、5、5、5、6，其中平均数、中位数和众数的大小关系是（）A、平均数＞中位数＞众数 B、中位数＜众数＜平均数 C、众数＝中位数＝平均数 D、平均数＜中位数＜众数 6．如果一组数据6，x，2，4的平均数是3，那么x是（）. A. 0 B.3 C.4 D. 2 7．某班一次英语测验的成绩如下：得100分的3人，得95分的6人，得90分的5人，得80分的2人，得70分的18人，得60分的6人，则该班这次英语测验成绩的众数是（）. A.70分 B. 18人 C. 80分 D.10人 8．某校四个科技兴趣小组在“科技活动周”上交的作品数分别如下：10、10、x、8，已知这组数据的众数与平均数相等，则这组数据的中位数是（） A.8 B. 12 C.9 D. 10 9．甲、乙两人在同样的条件下练习射击，每人打5发子弹，命中环数如下： 甲：6，8，9，9，8 乙： 10，7，7，7，9 则两人射击成绩谁更稳定（）. A.甲 B.乙 C.一样稳定 D.无法确定 10．若数据的平均数为m，2，5，7，1，4，n则的平均数为4，则m、n的平均数为（）A、7.5 B、5.5 C、2.5 D、4.5
统计学教案习题06分类资料的统计描述
第六章 分类资料的统计描述 一、教学大纲要求 （一）掌握内容 1． 绝对数。 2． 相对数常用指标：率、构成比、比。 3． 应用相对数的注意事项。 4． 率的标准化和动态数列常用指标：标准化率、标准化法、时点动态数列、时期动态数列、绝对增长量、发展速度、增长速度、定基比、环比、平均发展速度和平均增长速度。 （二）熟悉内容 1． 标准化率的计算。 2． 动态数列及其分析指标。 二、教学内容精要 (一) 绝对数 绝对数是各分类结果的合计频数，反映总量和规模。如某地的人口数、发病人数、死亡人数等。绝对数通常不能相互比较，如两地人口数不等时，不能比较两地的发病人数，而应比较两地的发病率。 （二）常用相对数的意义及计算 相对数是两个有联系的指标之比，是分类变量常用的描述性统计指标，常用两个分类的绝对数之比表示相对数大小，如率、构成比、比等。 常用相对数的意义及计算见表6-1。 表6-1 常用相对数的意义及计算 常用相对数 概念 表示方式 计算公式 举例 率 （rate ） 又称频率指标，说明一定时期内某现象发生的频率或强度 百分率（%）、千分率 （‰）等 单位时间内的发病率、患病 率，如年（季）发病率、时 点患病率等 构成比 （proportion ） 又称构成指标，说明某一事物内部各组成 部分所占的比重或分布 百分数 疾病或死亡的顺位、位次或所占比重 比 （ratio ） 又称相对比，是A 、B 两个有关指标之 比，说明A 是B 的若干倍或百分之几 倍数或分数 ①对比指标，如男：女 =106.04：100 ②关系指标，如医护人员：病床数=1.64 ③计划完成指标，如完成计划的130.5% (三) 应用相对数时应注意的问题 1． 计算相对数的分母一般不宜过小。 2． 分析时不能以构成比代替率 容易产生的错误有 （1）指标的选择错误如住院病人只能计算某病的病死率，不能认为是某病的死亡率； （2）若用构成指标下频率指标的结论将导致错误结论，如 某部队医院收治胃炎的门诊人数中军人的构成比最高，但不一定军人的胃炎发病率最高。 %100?=单位总数 可能发生某现象的观察数 发生某现象的观察单位率%100?= 观察单位总数 同一事物各组成部分的位数某一组成部分的观察单构成比B A = 比
多元统计分析实验报告
实验一 一、实验目的及要求 对应分析是你也降维的思想以达到减化数据结构的目的，凤的研究广泛用于定义属性变量构成的列联表利用对应分析方法分析问卷中教育程度与网上购物支付方式之间的相互关系。 二、实验环境 SPSS 19.0 window 7系统 三、实验内容及实验步骤（实践内容、设计思想与实现步骤） 实验题目： 通过分析问卷数据，绘制如下的教育程度与网上购物支付方式的交叉表，运用对应分析方法研究教育程度与网上购物所选择的支付方式之间的相关性，及揭示不同人群网上购物的特征等问题。 设计思想：原假设：H1：χ2>χα2[(n?1)(p?1)] 实现步骤： 1.在变量视窗中录入3个变量，用edu表示【教育程度】，用fangshi表示【在网上购物时采用什么样的支付方式】，用pinshu表示【频数】；如图所示：
2.先对数据进行预处理。执行【数据】→【加权个案】命令，弹出【加权个案】对话框。选中【加权个案】按钮，把【频数】放入【频率变量】框中，点击【确定】按钮完成。 3.打开主窗口，选择菜单栏中的【分析】→【降维】→【对应分析】命令，弹出【对应分析】对话框。 4.将【教育程度】导入【行】，将【在网上购物时采用什么样的支付方式】导入【列】。 5. 单击【定义范围（D）】，打开【对应分析：定义行范围】对话框； 定义行变量分类全距最小值为1，最大值为4，单击【更新】；点击【继续】，返回【对应分析】对话框；同方法打开【对应分析：定义列范围】对话框； 定义列变量全距最小值为1，最大值为5，单击【更新】； 6. 单击【统计量】打开【对应分析：统计量】对话框；选择【行轮廓表】，【列轮廓表】；单击【继续】，返回【对应分析】对话框， 7.选择【绘制】→【对应分析：图】对话框，选择【散点图】中的【行点】、【列点】选择【线图】中的【已转换的行类别】、【已转换的列类别】，单击【继续】，返回【对应分析】对话框。 8.单击【确定】按钮，完成设置并执行列联表分析。 四、调试过程及实验结果（详细记录实验在调试过程中出现的问题及解决方法。记录实验的结果） SPSS实验结果及分析： 上表显示了在32155名被调查者中，大多数消费者在网上购物时选择第三方支付和网上银行支付，在网上购物的消费人群以大学本科生相对最多。
统计分析实验1-熟悉SPSS
实验一熟悉SPSS 一、实验目的 通过本次实验，了解SPSS的基本特征、结构、运行模式、主要窗口等，了解如何录入数据和建立数据文件，掌握基本的数据文件编辑与修改方法,对SPSS有一个浅层次的综合认识。 二、实验性质 必修，基础层次 三、主要仪器及试材 计算机及SPSS软件 四、实验内容 1.操作SPSS的基本方法(打开、保存、编辑数据文件) 2.问卷编码 3.录入数据 五、实验学时 2学时(可根据实际情况调整学时) 六、实验方法与步骤 1.开机 2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS 3.认识SPSS数据编辑窗、结果输出窗、帮助窗口、图表编辑窗、语 句编辑窗 4.对一份给出的问卷进行编码和变量定义 5.按要求录入数据 6.联系基本的数据修改编辑方法 7.保存数据文件 8.关闭SPSS，关机。 七、实验注意事项
1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。 2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。 3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员 同意，禁止使用移动存储器。 4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换， 应报指导教师或实验室管理人员同意。 5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。 八、上机作业 （1）、定义变量：试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。 1）变量名同表格名，以“（）”内的内容作为变量标签。对性别（Sex）设值标签“男=0；女=1”。 2）正确设定变量类型。其中学号设为数值型；日期型统一用“mm/dd/yyyy“型号；生活费用货币型。
3）变量值宽统一为10，身高与体重、生活费的小数位2，其余为0。
多元统计分析实验报告
1. 正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapir o-Wilk 统计量df Sig. 统计量df Sig. 净资产收益率.113 35 .200*.978 35 .677 总资产报酬率.121 35 .200*.964 35 .298 资产负债率.086 35 .200*.962 35 .265 总资产周转率.180 35 .006 .864 35 .000 流动资产周转率.164 35 .018 .885 35 .002 已获利息倍数.281 35 .000 .551 35 .000 销售增长率.103 35 .200*.949 35 .104 资本积累率.251 35 .000 .655 35 .000 *. 这是真实显著水平的下限。 a. Lilliefors 显著水平修正 此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。 2. 主体间因子 N 行业电力、煤气及水的生产和供应 业 11 房地行业15 信息技术业9 多变量检验a 效应值 F 假设 df 误差 df Sig. 截距Pillai 的跟踪.967 209.405b 4.000 29.000 .000 Wilks 的 Lambda .033 209.405b 4.000 29.000 .000 Hotelling 的跟踪28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 Roy 的最大根28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 行业Pillai 的跟踪.481 2.373 8.000 60.000 .027 Wilks 的 Lambda .563 2.411b8.000 58.000 .025 Hotelling 的跟踪.698 2.443 8.000 56.000 .024 Roy 的最大根.559 4.193c 4.000 30.000 .008 a. 设计 : 截距 + 行业
第十一章双变量统计分析
第^一章双变量统计分析 在社会学研究中，不但要了解一个变量的情况，更要进一步了解一个变量与另一个变量之间的关系。在这一讲中我们介绍几种双变量的统计分析方法。 一、交互分类表 交互分类表又称列联表，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。 1、条件次数表：表10-1是交互分类表的一个例子： （1）表中的次数分布是同时根据文化水平和工资收入而定，如大专以上高收入的有26人。从表中可以清楚地知道每种文化水平的工资收入的次数分布，因此这样的表又称为条件次数表。在表的最下一行和最右一列分别是不同文化水平和不同收入的总次数，称为边缘次数，它们的分布情况称为边缘分布；表中的其它次数，称为条件次数，每一条件下的分布称为条件分布。 （2）条件次数表有大小之分，计算的方法，通常是将因变量的数目乘上自变量的数目。如果我们将因变量放在表的旁边，将自变量放于表的上端，则表的大小就是横行数目（rows简写r）乘上纵行数目（columns简写c），即表的大小=r X C。这个先后次序的用意是表示前者（因变量）是受后者（自变量）影响的。 要注意的是，3X 2表不同于2X 3表，因为前后两个数值代表不同的变量，包含不同类别数。
2、条件百分表： 条件次数表中的数字是绝对数字，由于各个类别的基数不同，相互之间无法进行比较，因而不能看出两变量之间的关系。为克服条件次数表的这一缺点，使各个类别之间可以比较，应将表中的绝对数字转变成相对数字——百分数，这样制成的表称为条件百分表。如上表可改成百分表为： 在计算条件百分表时，最好能依据下列准则： （1）每个表的顶端要有表号和标题。加上表号，可以方便讨论和减少混乱。简明标题，能使读者容易领会表内统计数值的意义。 （2）绘表时所用的线条，要尽可能简短。舍去不必要的线条，可以节省绘制的功夫，也会令人对表中的数值一目了然。 （3）在表上层的自变量每个值之下的％号，表示下列的数值是百分率。如果表内每个数值都附有％符号，就太繁复了。 （4）计算百分比表通常是按照自变量的方向，因为研究的目的是要了解自变量对因变量的影响，理应计算在不同的自变量情况下，因变量的变化如何。如上表是要分析教育水平对工资收入的影响，各个百分率所表示的，是在不同的教育水平中的工资收入情况。如果教育水平不同，工资收入也不同，就表示教育对工资是有影响的了。 （5）表下层括弧内的数值，表示在计算百分率时所依据的个案总数。写出这些数值，可以使我们知道各列百分率的基础，同时也使我们可以随时将百分率数值变回原来的次数值。
统计学综合测试及答案
精心整理 综合练习（二） 一.判断题： 1.所谓序时平均数就是将同一总体的不同时期的平均数按时间顺序排列起来。× 2.发展水平就是时间数列中的每一项指标的数值，又称发展量。（√） 3.定基发展速度等于相应各个环比发展速度的连乘积，定基增长速度也等于相 应各个环比增长速度的连乘积。（×） 4.季节变动指的就是现象受自然因素的影响而发生的一种有规律的变动。（×） 5. 6. 7. 8. 9. 10. 二. 1. C. 2. A. 3. 4. 5. 6. （D 7. C.各期发展水平. D.平均增长速度. 8.平均发展速度是（C） A.定基发展速度的算术平均数. B.环比发展速度的算术平均数. C.环比发展速度连乘积的几何平均数. D.增长速度加上100%. 9.说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是（C） A.环比发展速度. B.平均发展速度 C.定基发展速度. D.定基增长速度. 10.若要观察现象在某一段时期内变动的基本趋势，需要测定现象的（C）. A.季节变动. B.循环变动. C.长期趋势. D.不规则变动. 三.多项选择题： 1.下列哪些现象侧重于用几何平均法计算平均发展速度（ BDE ）.
A.基本建设投资额. B.商品销售量. C.垦荒造林数量. D.居民消费支出状况. E.产品产量. 2.下列哪些属于序时平均数（ ABDE ） A.一季度平均每月的职工人数. B.某产品产量某年各月的平均增长量. C.某企业职工第四季度人均产值. D.某商场职工某年月平均人均销售额. E.某地区近几年出口商品贸易额增长速度. 3.增长1%的绝对值（ AD ） A.等于前期水平除以100. B.等于逐期增长量除以环比增长速度. C.等于逐期增长量除以环比发展速度. D.表示增加1%所增加的绝对量. E.表示增加1%所增加的相对量. 4.定基增长速度等于（ BDE ）. A. 5. 6. 7. . 8. A. D. 9. A. D. 10. A. D. 样调查资料。③综合指数的分子与分母之差具有一定的经济内容，即说明由于指数化因素变动带来的价值总量指标的增减量，而平均指数的分子与分母之差却不具有价值总量指标增减的经济内容。特别是采用固定权数的平均指数，只有相对数的意义。因此，纵然平均指数有许多优点，也不能完全取代综合指数的应用。 2.平均发展速度的几何平均法和方程式法的计算原理有何不同？各适用于哪些现象？ 几何平均法（水平法）和代数平均法（累计法或方程式法） 几何平均法侧重于考察最末一年发展水平，按这种方法所确定的平均发展速度，推算最末一年发展水平，等于最末一年的实际水平；几何平均法的实质是要求从最初水平出发，按所求的平均发展速度发展，计算出的末期水平应等于实际末期水平。适用预测目标发展过程一贯上升或下降，且逐期
分类资料的统计分析(doc 24页)
第十章分类资料的统计分析 A型选择题 1、下列指标不属于相对数的是（） A、率 B、构成比 C、相对比 D、百分位数 E、比 2、表示某现象发生的频率或强度用 A 构成比 B 观察单位 C 相对比 D 率 E 百分比 3、下列哪种说法是错误的（） A、计算相对数尤其是率时应有足够数量的观察单位数或观察次数 B、分析大样本数据时可以构在比代替率 C、应分别将分子和分母合计求合计率或平均率 D、相对数的比较应注意其可比性 E、样本率或构成比的比较应作假设检验 4、以下哪项指标不属于相对数指标( ) A．出生率 B．某病发病率 C．某病潜伏期的百分位数 D．死因构成比 E．女婴与男婴的性别比 5、计算麻疹疫苗接种后血清检查的阳转率,分母为( ). A.麻疹易感人群 B.麻疹患者数 C.麻疹疫苗接种人数 D.麻疹疫苗接种后的阳转人数 E.年均人口数 6、某病患者120人,其中男性114人,女性6人,分别占95%与5%,则结论为( ).
A.该病男性易得 B.该病女性易得 C.该病男性、女性易患率相等 D.尚不能得出结论 E.以上均不对 7、某地区某重疾病在某年的发病人数为0α，以后历年为1α,2α,…，n α，则该疾病发病人数的年平均增长速度为（ ）。 A.1...10+++n n ααα B. 110+??n n ααα C.n n 0 α α D.n n 0 α α -1 E. 10 -a a n 8、按目前实际应用的计算公式，婴儿死亡率属于（ ）。 A. 相对比（比，ratio ） B. 构成比（比例，proportion ） C. 标准化率（standardized rate ） D. 率（rate ） E 、以上都不对 9、某年某地乙肝发病人数占同年传染病人数的9．8%，这种指标是 A ．集中趋势 B ．时点患病率 C ．发病率 D ．构成比 E ．相对比 10、构成比： A.反映事物发生的强度 B 、反映了某一事物内部各部分与全部构成的比重 C 、既反映A 也反映B D 、表示两个同类指标的比 E 、表示某一事物在时间顺序上的排列
多元统计分析实验报告,计算协方差矩阵,相关矩阵,SAS
院系：数学与统计学学院 专业：__统计学 年级：2009 级 课程名称：统计分析 ____ 学号：____________ 姓名：_________________ 指导教师：____________ 2012年4月28日 （一）实验名称 1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；
2. 多元方差分析MANOVA。 （二）实验目的 1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 2. 对数据进行多元方差分析。 （三）实验数据 第一题： 第二题:
（四）实验内容 1. 打开SAS软件并导入数据； 2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析； 4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告； （五）实验体会（结论、评价与建议等） 第一题： 程序如下： proc corr data=sasuser.sha n cov; proc corr data=sasuser.sha n no simple cov; with x3 x4; partial x1 x2; run; 结果如下： （1）协方差矩阵 $AS亲坯 曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DO COUR过程 x4 目由度=30 Xi x2x3x4x5X? -10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-￡0.e75?GS
-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM -8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.5674785 1.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24?17B 4.e093011 4.4C12473 2.B747CM -G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3 -IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E： -2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵 Pearson相关系数” N =引 当HO： Rho=0 时.Prob > |r| Xi Xi xl 1.QQ000 x2 -C.23954 0.2061 x3 -0,30459 0.0957 x4 0.18975 Q.3092 x5 '0.14157 0.4475 x6 -0.83787 0.0630 -0.49292 0.0150 x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761 x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97 x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213 x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130 + 1620 x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001 第二题： 程序如下： proc anova data=sasuser.hua ng; class kind; model x1-x4=k ind; manova h=k ind; run; 结果如下： (1)分组水平信息 The ANNA Procedure Cla^s Level Informat ion Class Level?Values kind 3 123 Number of observatIons CO (2) x1、x2、x3、x4的方差分析
金融统计学实验报告
一、实验类型 验证型实验。分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点，运用名义利率、通货膨胀率和物价指数的数据用两种方法来计算并分析哪种方法更科学。 二、实验目的 1、掌握实际利率的两种计算方法，并分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点。 2、比较两种实际利率测算方法的差异性及科学性。 三、实验背景 利率是国家调控经济的重要杠杆之一，特定的宏观经济目标和微观经济目标可以通过利率调整实现。利率调整是在一定的经济运行环境下进行的，它的调整对经济增长、居民消费、居民储蓄、市场投资等都会产生直接或是简洁的影响。 实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到利息回报的真实利率。研究实际利率对经济发展有很大的作用，本实验就1991年至2013年中国1年期实际储蓄利率的变化特点进行探讨，并比较分析实际利率的计算方法。 四、实验环境 本实验属于自主实验，由学员课后自主完成，主要使用Excel软件。 数据来源：通过国家统计局网站、中国人民银行网站获取数据。 五、实验原理 1、实际利率=名义利率-通货膨胀率。 2、实际利率=（名义利率-通货膨胀率）/（1+通货膨胀率）。 六、实验步骤 1、采集实验基础数据。通过网上登录国家统计局网站查看中国统计年鉴，以及登录中国人民银行网站获取相应数据。数据样本区间为1991-2013年。 2、利用Excel软件分别按照两种方法计算实际利率。 3、做出实际储蓄存款利率的变化以及两种不同算法下实际利率变化的折线图。 4、分析图表，考察实际存款利率变化特点并比较两种计算方法的科学性。 七、实验结果分析 (一)实验结果 经过整理和测算的结果如图所示
多元统计分析实验报告
多元统计分析实验报告 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
1. 正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapir o-Wilk 统计量df Sig.统计量df Sig. 净资产收益 .11335.200*.97835.677 率 总资产报酬 .12135.200*.96435.298 率 资产负债率.08635.200*.96235.265 总资产周转 .18035.006.86435.000 率 流动资产周 .16435.018.88535.002 转率 已获利息倍 .28135.000.55135.000 数 销售增长率.10335.200*.94935.104 资本积累率.25135.000.65535.000 *. 这是真实显着水平的下限。 a. Lilliefors 显着水平修正 此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中 n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。 2. 主体间因子 N
行业电力、煤气及水的 生产和供应业 11 房地行业15 信息技术业9 多变量检验a 效应值F假设 df 误差 df Sig. 截距Pillai 的跟 踪 .967.000 Wilks 的 Lambda .033.000 Hotelling 的跟踪 .000 Roy 的最大 根 .000 行业Pillai 的跟 踪 .481.027 Wilks 的 Lambda .563.025 Hotelling 的跟踪 .698.024 Roy 的最大 根 .559.008 a. 设计 : 截距 + 行业 b. 精确统计量 c. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下 限。 上面第一张表是样本数据分别来自三个行业的个数。第二张表是多变量检验表，该表给出了几个统计量，由Sig.值可以看到，无论从哪个统计量来看，三个行业的运营能力（从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标的整体来看）都是有显着差别的。 3. 主体间效应的检验
统计学综合实验要求
综合实验课程设计 一、实验目的 综合运用统计学知识和SPSS软件整理分析问卷调查信息，独立完成调查报告，初步具备实际中的应用能力。 二、实验内容 选择一个与学生学习生活的相关问题，制订统计调查方案、设计相应的调查问卷，然后进行问卷调查，根据需要，利用SPSS软件对问卷调查获得的数据信息进行整理、分析，最后写出4000字以上的统计调查报告。 三、实验步骤 EXCEL软件整理分析问卷调查信息，根据需要参照实验一到实验五，调查方案设计参见附件1，调查问卷设计参见附件2，问卷调查报告参见附件3。 四、实验要求 EXCEL软件实验要求根据情况分别参照实验一到实验六，调查方案设计参见附件1，调查问卷设计参见附件2，问卷调查报告参见附件3。 要求每组6--8个同学,选取一个组长,选择以下十个题目中的一个作为统计调查对象,要完成：统计问卷设计-----发放----回收----数据收集和整理----用统计学方法分析统计数据---到最后统计分析报告的撰写，完整的统计活动过程，最后每组上交一份统计分析报告，包括四部分：调查方案设计、调查问卷、数据收集和分析和最后报告结果。组长在最后的统计报告中要注明小组里每个成员主要完成了什么任务，作为最后给分数的凭证。统计报告在第十八周的周五之前必须上交。 五、调查项目（同一个班不允许有相同的调查题目） 项目1 我校大学生生活费支出状况调查 项目2 我校大学毕业生择业志向调查 项目3 我校大学生选择专业情况调查 项目4 我校大学生恋爱观念调查 项目5 我校大学生服装生活费支出情况调查 项目6 我校大学生手机普及情况调查
项目7 我校大学生上网情况调查 项目8 我校大学生逃课情况调查 项目9 我校大学生电脑使用情况调查 项目10 我校图书馆或体育馆利用情况调查 附件1 调查方案设计 一、调查方案的内容 1、确定调查目的。明确调查目的便于确定向谁调查、调查什么、用什么样的方式进行调查等等。 2、确定调查对象。确定调查对象，要明确总体的界限，调查的范围（统计总体），每一被调查的单位就是总体单位。 3、确定调查项目。调查项目是所要调查的具体内容，即总体单位所承担的基本标志，就是向被调查者调查什么，需要被调查者回答什么问题。 （1）确定调查项目时应注意的4个问题： ①现实调查目的所急需要的项目，可有可无和备而不用的项目一律不要列入。 ②调查项目应是能够取得实际资料的项目。 ③调查项目要注意彼此衔接，避免重复和相互矛盾。 ④列出调查项目的表格形式。可采用一览表形式，亦可采用单一表形式，这应依调查目的、任务而定。一览表是在一张表上登记若干个调查单位的资料，每个单位都同时填写解答调查项目所提出的问题，但只适合在调查项目不多时使用。单一表是在一张表上只登记一个调查单位，可以比较详细地列出各种标志，内容比较详尽，并便于整理汇总，但费时较多。 （2）问卷调查表的设计应遵守的一定原则是： ①问卷形式应服从调查目的，并适合于调查对象的特点。 ②问卷中备选的项目必须具有互斥性。 ③问卷中应防止渗入调查者的主观意图。 4、确定调查时间、调查期限、调查地点 调查时间：指调查资料所属的时间（时期或时点）。明确规定调查的时期或时点，是保证调查资料准确性的重要备件。如果所要调查的资料是某一时期的总量，就要规定报告期的起止日期；如果调查资料是某一时点上的水平，就要规定统一的标准时点。 调查期限：指进行调查工作的时间，包括搜集资料和报送资料的整个工作所需的时间。
多元统计分析实验报告doc
多元统计与程序设计》课程实验报告 项目名称： 学生姓名： 学生学号： 指导教师： 完成日期：
1 实验内容 2 模型建立与求解 2.1聚类分析的形成思路 2.2.1类平均法 2.2.2谱系图的形成 2.3.快速聚类法 (以上内容见课本) 3 实验数据与实验结果 3.1实验数据 设有20个土壤样品分别对5个变量的观测数据如表5.16所示，试利用 聚类法对其进行样品聚类分析 样品号 含沙量1X 淤泥含量2X 粘土含量3X 有机物4X PH 值5X 1 77.3 13.0 9.7 1.5 6.4 2 82.5 10.0 7.5 1.5 6.5 3 66.9 20.0 12.5 2.3 7.0 4 47.2 33.3 19.0 2.8 5.8 5 65.3 20.5 14.2 1.9 6.9 6 83.3 10.0 6.7 2.2 7.0 7 81.6 12.7 5.7 2.9 6.7 8 47.8 36.5 15.7 2.3 7.2 9 ４8.6 37.1 14.3 2.1 7.2 10 61.6 25.5 12.6 1.9 7.3 11 58.6 26.5 14.9 2.4 6.7 12 69.3 22.3 8.4 4.0 7.0 13 61.8 30.8 7.4 2.7 6.4 14 67.7 25.3 7.0 4.8 7.3 15 57.2 31.2 11.6 2.4 6.3 16 67.2 22.7 10.1 33.3 6.2 17 59.2 31.2 9.6 2.4 6.0 18 80.2 13.2 6.6 2.0 5.8
19 82.2 11.1 6.7 2.2 7.2 20 69.7 20.7 9.6 3.1 5.9 3.2实验过程及结果 Case Processing Summary(a) Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 20 100.0% 0 .0% 20 100.0% a Squared Euclidean Distance used 上表是接近度矩阵，计算距离使用的是平方欧氏距离，所以样品间距离越大，样品越相异，由表中矩阵可以看出样品8号和样品9号的距离是最小的，因此它们最先聚为一类。 Average Linkage (Between Groups) Agglomeration Schedule Stage Cluster Combined Coefficient s Stage Cluster First Appears Next Stage Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2 1 8 9 .153 16
第十一章双变量统计分析
第十一章双变量统计分析 在社会学研究中，不但要了解一个变量的情况，更要进一步了解一个变量与另一个变量之间的关系。在这一讲中我们介绍几种双变量的统计分析方法。 一、交互分类表 交互分类表又称列联表，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。 1、条件次数表：表10-1是交互分类表的一个例子： 表10-1 500名工人的文化水平与工资收入交互分类表（人） （1）表中的次数分布是同时根据文化水平和工资收入而定，如大专以上高收入的有26人。从表中可以清楚地知道每种文化水平的工资收入的次数分布，因此这样的表又称为条件次数表。在表的最下一行和最右一列分别是不同文化水平和不同收入的总次数，称为边缘次数，它们的分布情况称为边缘分布；表中的其它次数，称为条件次数，每一条件下的分布称为条件分布。 (2)条件次数表有大小之分，计算的方法，通常是将因变量的数目乘上自变量的数目。如果我们将因变量放在表的旁边，将自变量放于表的上端，则表的大小就是横行数目（rows简写r）乘上纵行数目（columns简写c），即表的大小=r ×c。这个先后次序的用意是表示前者（因变量）是受后者（自变量）影响的。要注意的是，3×2表不同于2×3表，因为前后两个数值代表不同的变量，包含
不同类别数。 2、条件百分表： 条件次数表中的数字是绝对数字，由于各个类别的基数不同，相互之间无法进行比较，因而不能看出两变量之间的关系。为克服条件次数表的这一缺点，使各个类别之间可以比较，应将表中的绝对数字转变成相对数字——百分数，这样制成的表称为条件百分表。如上表可改成百分表为： 表10-2 500名工人文化水平与工资收入的交互百分表（%） 在计算条件百分表时，最好能依据下列准则： （1）每个表的顶端要有表号和标题。加上表号，可以方便讨论和减少混乱。简明标题，能使读者容易领会表内统计数值的意义。 （2）绘表时所用的线条，要尽可能简短。舍去不必要的线条，可以节省绘制的功夫，也会令人对表中的数值一目了然。 （3）在表上层的自变量每个值之下的%号，表示下列的数值是百分率。如果表内每个数值都附有%符号，就太繁复了。 （4）计算百分比表通常是按照自变量的方向，因为研究的目的是要了解自变量对因变量的影响，理应计算在不同的自变量情况下，因变量的变化如何。如上表是要分析教育水平对工资收入的影响，各个百分率所表示的，是在不同的教育水平中的工资收入情况。如果教育水平不同，工资收入也不同，就表示教育对工资是有影响的了。 （5）表下层括弧内的数值，表示在计算百分率时所依据的个案总数。写出这些
统计学实验报告7.统计指数分析.docx
实验报告 课程名称统计学学号 11学生姓名辅导教师 系别经济与管理系实验室名称实验时间 1．实验名称 统计指数分析 2.实验目的 掌握各项指数的计算及因素分析法的运用。 在 Excel 中完成各项指数及有关数值的计算，主要用到的是公式和公式复制 3.实验内容 甲乙丙三种商品基期和报告期各项数据如下： 价格（元） P销量 q 商品计量单位 基期 p0报告期 p1基期 q0报告期 q1 甲个302810001200 乙双202120001600 丙公斤232515001500 合计 1）计算三种商品的个体销售量指数和个体价格指数。 2）三种商品的销售额总指数。 3）三种商品的销售量总指数和价格总指数。 4）分析销售量变动和价格变动对销售额影响的绝对额。（这一问分析要手写完成） 4.实验原理 在 Excel 中实现综合指数及其相关数值的计算，主要用到的是公式和公式的复制功 能 5.实验过程及步骤 (1)在工作表中输入已知数据的名称和数值（包括商品名称，计量单位，基期价格，报告 期价格，基期销售量和报告期销售量） （2）计算综合指标的各个综合总量在单元格G4中输入公式“ =C4*E4”,在H4中输入“=D4*F4”, 在 I4 中输入“ =C4*F4”, 在 J4 中输入“ =D4*E4”, 公式复制 在 A7 中输入合计，在单元格中输入“=SuM(G4:G6),再将单元格 G7的公式向右复制到 J7 (3)分别计算各个综合指标及其分子分母之差额 在单元格 A10 中输入“销售额总额指数” ，在单元格 F10 中输入公式“ =H7/G7*100” , 在单元格 H10 中输入公式” =H7-G7”